【摘 要】
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风电场等值建模是分析风电系统的前提和基础,为了提高风电场动态等值建模精度,降低等值难度,本文基于风(风速和风向)、 风机本体、 风电输出效果和风机工作环境等4个方面,从
【机 构】
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上海电机学院电气学院,上海,201306
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风电场等值建模是分析风电系统的前提和基础,为了提高风电场动态等值建模精度,降低等值难度,本文基于风(风速和风向)、 风机本体、 风电输出效果和风机工作环境等4个方面,从内蒙古某风电场24台机组实际采样的运行数据中选取了14个变量作为分群指标,全面描述了风电场特性.其次提出了收敛因子非线性策略和动态参考率策略两个控制策略,改进了灰狼优化算法(GWO),并结合K-means聚类算法寻找最佳聚类中心,输出聚类结果,建立风电场动态等值模型.最后在MATLAB/Simulink平台上建立风电场聚类模型,验证该模型的可行性.结果表明,该方法提高了风电场等值建模的精度,能够更好地描述风电场的动态特性.
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